Autonomous vehicles are increasingly introduced into our lives. Yet, people's misunderstanding and mistrust have become the major obstacles to the use of these technologies. In response to this problem, proper work must be done to increase public's understanding and awareness and help drivers rationally evaluate the system. The method proposed in this paper is a virtual reality driving simulator which serves as a low-cost platform for autonomous vehicle demonstration and education. To test the validity of the platform, we recruited 36 participants and conducted a test training drive using three different scenarios. The results show that our simulator successfully increased participants' understanding while favorably changing their attitude towards the autonomous system. The methodology and findings presented in this paper can be further explored by driving schools, auto manufacturers, and policy makers, to improve training for autonomous vehicles.


翻译:然而,人们的误解和不信任已成为使用这些技术的主要障碍。为了应对这一问题,必须开展适当工作,提高公众的理解和认识,帮助司机合理评估系统。本文件建议的方法是一个虚拟现实的模拟器,作为自主车辆示范和教育的低成本平台。为了测试平台的有效性,我们征聘了36名参与者,并用三种不同的情况进行了测试培训。结果显示,我们的模拟器成功地提高了参与者的理解,同时积极改变他们对自主系统的态度。本文件中介绍的方法和结论可以通过驾驶学校、汽车制造商和决策者进一步探讨,以改进对自主车辆的培训。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月30日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
重磅开讲:图灵奖得主—— Joseph Sifakis
THU数据派
0+阅读 · 2022年6月13日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
32+阅读 · 2019年6月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月30日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
重磅开讲:图灵奖得主—— Joseph Sifakis
THU数据派
0+阅读 · 2022年6月13日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
32+阅读 · 2019年6月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员